[发明专利]面向云边端协同查询的深度学习代价估计系统、方法及设备在审
| 申请号： | 202210319734.0 | 申请日： | 2022-03-29 |
| 公开（公告）号： | CN114911823A | 公开（公告）日： | 2022-08-16 |
| 发明（设计）人： | 王宏志;张恺欣;崔双双;丁小欧 | 申请（专利权）人： | 哈尔滨工业大学 |
| 主分类号： | G06F16/2453 | 分类号： | G06F16/2453;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 哈尔滨华夏松花江知识产权代理有限公司 23213 | 代理人： | 时起磊 |
| 地址： | 150001 黑龙*** | 国省代码： | 黑龙江;23 |
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| 摘要： | 面向云边端协同查询的深度学习代价估计系统、方法及设备，属于计算机技术领域。为了解决于目前还没有一种针对云、边、端三种设备联合查询优化的方法的问题。本发明所述系统中以云边端系统的系统节点元信息和协同查询计划树确定面向云边端协同查询的深度学习代价估计模型的模型输入，代价估计模型根据模型输入进行代价估计；代价估计模型采用残差连接的m个树卷积模块，对协同查询计划树编码进行特征融合和特征提取，进而得到针对每个云/边/端节点的查询计划特征；然后使用GCN和树卷积高效融合了查询特征和云边端数据库系统特征，实现了对云边端数据库的准确代价估计。本发明主要用于面向云边端协同查询的深度学习代价估计。 | ||
| 搜索关键词： | 面向 云边端 协同 查询 深度 学习 代价 估计 系统 方法 设备 | ||
【主权项】：
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